大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python实现并发编程的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python实现并发编程的解答，让我们一起看看吧。
- python 并发编程有用吗？
- thread在python中是用来开发什么的？
- python中一个变量是如何穿梭于多线程与多进程的？
- python训练好的tensorflow模型可否并行多线程在服务器上运行？怎么实现？
- python中的多线程和JAVA中的多线程有什么区别吗？
python 并发编程有用吗？
python并发编程有用。
因为在程序中，往往有很多很耗时的工作，比如上传文件、下载文件、跟客户聊天需要长时间建立连接。这种时候，一个线程是服务不了多个用户的，会产生因为***独占产生的等待问题，为了不影响其他功能的正常运行这个时候就有必要进行多线程编程了。
thread在python中是用来开发什么的？
threading模块是Python支持的多线程编程的重要模块，该模块是在底层模块_thread的基础上开发的更高层次的多线程编程接口，提供了大量的方法和类来支持多线程编程。
threading模块提供了Thread、Lock、RLock、Condition、Event、Timer和Semaphore等类来支持多线程，Thread是其中最重要也是最基本的一个类，可以通过该类创建线程并控制线程的运行。
python中一个变量是如何穿梭于多线程与多进程的？
多线程共享全局变量，多进程因为每个进程都是独立的内存地址，不能共享全局变量，借助中间人，这个中间人一般是消息队列，或者是python内置的多进程通讯队列queue
python训练好的tensorflow模型可否并行多线程在服务器上运行？怎么实现？
模型本身只是一套参数和框架而已，用几个线程来运行取决于应用时候的方法，和训练没有关系。如果能够部署分布式计算，就可以实现多线程多服务器分布式计算，如果部署不了，那就没有办法了。
python中的多线程和java中的多线程有什么区别吗？
python是支持多线程的，但是python里的多线程是单cpu意义上的多线程，它和多cpu上的多线程有着本质的区别，这是因为python存在一个叫Global Interpreter Lock(GIL)全局解释器锁。
在解释器解释执行任何 Python 代码时，都需要先获得这把锁，也就是说在同一时刻内，只有一条线程可以在CPU中运行。
但是python的多线程并不是毫无用处的。当遇到 I/O 操作时会释放这把GIL锁，所以如果程序是一个IO密集型的程序，一个线程处在IO等待的时候另一个线程便可以取得锁并在CPU中运行，这时就发挥了多线程的作用。
但如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，那么只有取得GIL锁的线程可以在CPU中运行，其它的线程都处于等待状态，等待持有GIL 锁的线程的释放锁，也就相当于单线程在跑（而且上下文切换也会有所开销）。
Java 方面，其提供了并发机制：一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。因为线程运行于多核CPU上，各线程可分布于CPU的各个核心，所以可以让程序实现真正的并发。
以上就是python和JAVA多线程的区别，希望我的回答对你有所帮助。
到此，以上就是小编对于python实现并发编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python实现并发编程的5点解答对大家有用。
